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計算教育學:是什麽、做什麽及怎麽做

时间:2020-07-21 11:21:07  来源: [db:来源]  作者:[db:作者1]

摘要:隨著計算機科學技術被廣泛應用于教育研究,基于海量數據計算的研究範式成爲教育研究的重要手段,這也引發了教育研究基本視角和價值觀念的轉變。計算教育學正是對這種新興教育研究範式的概括,是以大數據爲基礎,以複雜計算爲核心,以算力爲支持,以構建教育理論、解決教育問題、揭示教學規律爲目標的研究領域。對相關文獻進行聚類分析後發現,計算教育學主要涉及六大熱點:在線社會媒體中的學習行爲和學業表現,人工智能和雲計算在學習管理中的應用,教育數據挖掘和學習分析,數字化課程的評價和創新,針對教學過程的教育仿真和文本挖掘,涉及師生人格品質的數據挖掘。對典型研究案例進行剖析後發現,計算教育學研究在操作路徑上具有如下共性:一是得益于體量龐大的數據,相較于精度,更追求宏觀層面對數據的洞察;二是研究的起點是“基于數據”而非“基于假設”,強調讓數據“開口說話”;三是在數據收集上傾向于獲取“即時數據”。未來,我國計算教育學研究應當實現如下轉變:從關注學的過程到關注教學過程,從研究學生認知過程到研究師生互動機制,從勤于技術突破到回歸教育內涵,從借鑒國際經驗到融合本土特色。

關鍵詞:計算教育學;研究範式;教育研究;數據挖掘;機器學習

作者简介:王晶莹,博士,特聘教授,青岛大学师范学院(山东青岛 266071);杨伊(通讯作者),师资博士后,上海师范大学教育学院(上海 200234);宋倩茹,硕士,研究实习员,青岛大学师范学院(山东青岛 266071);郑永和,教授,博士生导师,北京师范大学教育学部(北京 100875)。

基金項目:國家自然科學基金青年項目“學校學習環境對中學生STEM職業期望的影響機理及其改進研究”(71704116);中國科學院院士咨詢項目“我國科學教育發展戰略研究”(2018-Z10-A-025)。

當下,計算教育學引發了國內外研究者的關注,作爲一個新興的交叉領域,它既受益于計算機科學技術的日益成熟,又爲教育學解決瓶頸問題提供了新的研究範式。如今,計算教育學在國際上已取得了一系列研究成果。本文從計算教育學的內涵剖析入手,采用系統聚類分析凝練其國際研究熱點,並通過多項典型研究案例呈現其研究範式的具體操作路徑,進而深度反思計算教育學的現狀與未來。

一、計算教育學是什麽:範式流變到學科融合

大數據時代爲教育研究帶來了新的機遇與生機,而計算教育學體現的是一種基于關聯思維的研究範式,這與過去基于因果思維的研究範式有很大不同。如今,國內學者關注與探索計算教育學的興趣日益濃厚。爲准確認識計算教育學,我們不但應當從縱向的發展脈絡中理解其出現的必然,還應當從橫向的學科交叉中探索學科由“分立”到“融合”的機理。

1.從範式之爭看計算教育學出現的必然

關于教育研究範式的爭論由來已久,而“實證”與“思辨”之爭是學界討論的焦點。參照國內外學者對教育研究方法的類型劃分,可以將其分爲思辨研究和實證研究兩大類,其中實證研究又包括質性研究、定量研究和混合研究三個子類(陸根書等,2016)。自改革開放打開“西窗”以來,兩種範式之爭從未平息,在爭論的背後是對教育研究科學化的求索。思辨研究基于個體理性認識能力和經驗,通過對概念、命題進行邏輯演繹和推理以認識事物的本質特征,故思辨研究的辯護者認爲,對教育價值層面的哲學省思和追問更接近教育的本真。相對地,實證研究則是基于觀察、實驗和調查,對收集的數據或信息進行分析和解釋,以事實爲證據來探討事物的本質屬性或發展規律(姚計海,2017),故實證研究的辯護者認爲,在科學的度量尺度之下,實證研究才能揭示出實然的教育。然而隨著研究數量的不斷增長和研究群體的日益壯大,教育思辨研究出現了良莠不齊和泛化的亂象;與此同時,以人爲對象的教育實證研究本身存在不可重複性、不可驗證性、研究結果無法應用于現實等問題,導致教育研究的科學性無法確保(余勝泉等,2019)。以傳統的眼光看,思辨研究呈現了“應然的教育”,實證研究呈現了“實然的教育”,事實上,後者的根本亦是驗證應然的教育,也就是對人類直覺、經驗等的驗證,與我們期望的科學的、實然的教育尚有一定距離。跨越這一距離必然要突破基于假設的研究範式,建立一種基于事實的研究範式。所以,當務之急不在于否定某一種範式,而是看到每一種範式固有的局限,探尋突破瓶頸之法。

计算机科学哲学资深学者拉斐尔·阿尔瓦拉多(Rafael Alvarado)等在“已知的已知、已知的未知、未知的未知”的知识分类中,加入第四类知识“未知的已知”,即机器经验的知识(计算机已知而人类可能未知)(Alvarado et al.,2017)。第四类知识的出现打破了人们对思辨研究和实证研究的执念,这背后蕴含着一种隐喻:教育研究仍有大片超出人类经验可抵达范围的处女地,等待新的工具去开垦。在此背景下,计算教育学破茧而出,其核心内涵就是运用计算机信息处理技术(理论、算法、软件),对过去与现在的教育数据进行定量分析,以发现和揭示教育中的规律,更好地为教育服务(孙仕亮,2015)。

事实上,计算教育学的出现从内部讲,是教育学研究范式流变的结果,而从外部讲,是社会科学发展的大势所趋。上世纪末,人们迫切需要新的范式来解决社会问题,与此同时,计算机攻克复杂问题的能力不断提升,于是1994年诞生了“社会计算”(Social Computing)。经过十余年的发展, “计算社会科学”(Computational Social Science)的概念于2009年进入学者们的视野,其始于美国哈佛大学大卫·拉泽(David Lazer)教授等15名顶级学者在《科学》杂志上的联合发文。而后,社会学家们一方面受到计算社会科学的启发,另一方面也不满足于计算社会科学的一般范式,于是基于社会学的学科特征,在2014年正式提出了“新计算社会学”(New Computational Sociology)。遵循这一路径,作为社会科学分支的教育学同样具有社会科学的共性,更有其自身的学科特征和研究需求,因而自立门户地建构起“计算教育学”的研究领域,以解决教育研究中存在的诸多问题,这也是计算社会科学发展到一定时期的必然结果。

因此,纵观教育研究范式的流变,不论是出于学科本身的诉求,还是顺应社会科学发展的潮流,托马斯·库恩(Thomas Kuhn)所言的科学共同体所共有的“信仰、价值、技术”已到了转型的关键期,基于海量数据的计算范式成为教育研究的核心方法论,教育研究的持续繁荣需要借助新技术摘取“高枝”上的研究成果。

2.從“隔岸相望”看學科融合的可能

究其语义内涵,计算教育学是“计算”与“教育”的深度融合,最终却能产生“1+1 2”的效果。从学科类属上看,计算教育学是计算机科学技术与教育学的交叉(许新华,2019),前者在广义上类属于自然科学,后者类属于社会科学,两者长期以来“隔岸相望”,计算教育学则是两岸的融合与沟通。事实上,“计算”只是通向教育的路径、方式与手段,“教育”是计算的目标与归宿,不能用“计算”替代“教育”,“计算目标”也不等于“教育目标”,“教育”才是计算教育学安身立命的“魂魄”与“根基”(李政涛等,2019)。教育学是计算教育学的本体,计算机科学技术是其手段和功用,简言之,教育为“体”,计算机为“用”(许新华,2019)。“计算教育学”的要素模型应该围绕学习行为、认知发展、学习环境等三个教育学的基本问题进行构建(黄荣怀等,2019)。计算教育学最终指向教育学问题,故从学科性质上看,其姓“教”不姓“计”,这已成为众多学者的共识。

基于這一認識,不難建構出計算教育學在兩個學科間的溝通機制。隨著計算機技術的飛速發展,特別是人工智能時代的到來,學生學習的過程被詳細捕捉和記錄。如何讓數據“開口說話”?如何應用海量的數據反哺教學?這既是新的“困擾”,亦是新的機遇。大數據並非僅指海量數據,也包含了數據存儲管理技術,甚至內在地隱含了一種理解數據的方式。而數據挖掘則是從大量數據中揭示出隱含的、先前未知的、有潛在價值的信息的非平凡過程,它包括前期對數據的處理,是一個較爲籠統的概念,本質上是一種支持性技術。作爲人工智能核心的機器學習是一個多學科交叉領域,其專門研究計算機如何模擬和實現人類的學習行爲。相較而言,數據挖掘涉及從數據收集到結果應用的全流程,而機器學習側重于能從數據輸入獲得准確輸出的映射函數的構建。以預測學生成績爲例,學生行爲數據是大數據,從數據的收集整合到輸出預測成績的全過程是數據挖掘,其中的核心預測模型是機器學習。針對實際的教育研究,可以在明確概念的前提下,采用更爲宏觀的視角,把這些不同層次、不同內涵的核心概念整合起來,“打包”視爲一體,進而審視“計算”與“教育”的深度融合機制。

筆者認爲,從學科分野到學科交叉,再到深度融合,直至計算教育學自立門戶,這一過程的關鍵是:計算機科學對研究範式的根本沖擊,引發了教育研究基本視角及價值觀念的轉變。更進一步講,是因爲基于數據的研究範式的優越性被愈發廣泛地接納。事實上,這種優越性在今天已然明朗——在實際教學中,各種因素間的關系會作爲數據“副産品”同時産生,研究者可以從中發現諸多用經驗難以預測的關聯,科學哲學家所言的“第四類知識”便源源不斷地進入視野,這爲研究者更全面地認識教育現象、探索教育規律,更精准地建構教育理論體系提供了關鍵支持。與此同時,客觀的數據也讓人們真正看到了“實然的教育”,並最終走向對生命的關懷,如此也就完成了技術向教育的回歸,“教育”與“計算”也便可以實現由隔岸相望到深度融合的關鍵飛躍。

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